一、专业简介
本专业以大数据为研究对象,以云计算、人工智能等为主要技术手段,以从数据中获取知识与智慧,指导生产与生活实践为目的。依托“湖南省医疗大数据国际科技创新合作基地”等平台,建有PB级别的云化综合实验平台,包括高性能数据节点和以Tesla V100为核心的智能计算服务器,能为学生提供大数据领域的专业实验,旨在培养具备大数据采集、存储、分析、挖掘等行业核心技术的应用能力。专业教师多具有国内外高水平大学博士学位或博后经历,专业、职称、学历、年龄结构合理,已建立起一支年青的、科研能力较强且教学水平较高的优秀教师队伍。
二、培养目标
本专业培养适应我国社会经济发展需要,德、智、体、美、劳全面发展,具备扎实的人文科学、自然科学和数理知识,掌握数据科学与大数据技术所需要的专业知识和应用技能,在大数据存储、处理与分析,大数据挖掘与可视化,大数据平台搭建与部署等方面具备较强的创新意识、技能和素养,毕业后能在国内外高新企业、科研院所、医院等企事业单位从事相关工作的学术型高级专门人才。
预期五年以上的毕业生:
目标1:具有较高的政治素质和较强的社会责任感,能在工作岗位上严守职业道德和社会伦理。
目标2:具有扎实数理知识和数据科学与大数据技术专业知识;具有较强的实践能力和创新能力,能胜任数据处理与分析和大数据系统的研究、开发、搭建与部署等工作,能搭建较为复杂的大数据平台。
目标3:具有良好的团队意识和一定的国际视野,能够在团队项目中表现出分工协作、交流沟通、组织协调乃至领导指挥等作用,能够在全球多元文化环境下开展继续学习、融合及创新、创造活动。
目标4:具有较强的终身学习能力,能适应社会和技术的不断发展。
三、培养要求
本专业培养掌握数据科学与大数据技术相关的基本理论和专业知识,具备大数据应用系统设计与开发、数据处理与分析能力,以及一定的科研工作能力,达到知识、能力与素质协调发展。
毕业要求具体内容如下: 1.工程知识:能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决数据科学与大数据技术相关工程问题。 2.问题分析:能够应用数学、数据科学与大数据技术的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析复杂数据科学与大数据技术问题,以获得有效结论。 3.设计/开发解决方案:能够针对大数据领域特定需求设计搭建大数据平台,进行数据处理与分析,并能够在该环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。 4.研究:能够基于科学原理并采用科学方法对大数据进行处理与分析,并通过信息综合得到合理有效的结论。 5.使用现代工具:能够针对大数据分析与挖掘,数据平台搭建等任务,选择与使用恰当的工具与框架,并能够理解其局限性。 6.工程与社会:能够基于工程相关背景知识进行合理分析,评价数据科学与大数据技术实践和问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。 7.环境和可持续发展:能够理解和评价针对数据科学与大数据技术问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。 8.职业规范:具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在数据科学与大数据技术应用实践中理解并遵守职业道德和规范,履行责任。 9.个人和团队:能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。 10.沟通:能够就数据科学与大数据技术问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。 11.项目管理:理解并掌握数据科学与大数据技术管理原理与决策方法,并能在多学科环境中应用。 12.终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。
四、主干学科
计算机科学与技术、软件工程
五、核心知识领域与专业核心课程
(一)核心知识领域:数学与统计(MS)、程序设计基础(PF)、计算机系统(CS)、数据库系统(DB)、算法设计与分析(AA)、数据处理(DP)、数据分析(DA)、云计算技术(CC)、人工智能(AI)。
(二)专业核心课程:
计算机科学导论、离散数学、数据结构、操作系统、数据库原理、计算机网络原理、算法设计与分析、大数据平台及编程实践A、大数据分析与挖掘、Python数据处理、数据可视化、分布式系统、机器学习。
六、主要实践性教学环节与主要专业实验
(一)主要实践性教学环节:实验、实训、课程设计、认识实习、生产实习、毕业实习、毕业设计
(二)主要专业实验:物理实验、C++程序设计实验、Java程序设计实验、计算机组成原理实验、数据库实验、大数据平台及编程实践A实验、数据可视化实验
七、学制与学位
学 制:四年
学业学分:学业学分 171 学分,第二课堂学分10学分
授予学位:工学学士
八、各类课程学分学时分配表
九、各平台课程设置与学分
(一)公共基础必修课平台
(二)公共基础选修课平台
公共基础选修课共计8学分,分2个模块。限选:
1.大学生心理健康教育与指导(1学分,学生须在第一学期修读);2.公共艺术类选修课程(2学分,在影视鉴赏、音乐鉴赏、舞蹈鉴赏、书法鉴赏、戏剧鉴赏、戏曲鉴赏、美术鉴赏、古代名剧鉴赏等8门课程中选修2门)。
任选:
每个学生要求跨学科修读其他学科门类通识课程5学分;其中工科类学生要求选修至少1学分经济管理类通识课。8个学分在第五学期以前修完,第一、第三学期各修1学分,第二、第四、第五学期各修2学分。
(三)学科基础课平台必修课
(四)学科基础课平台选修课
(五)专业课平台必修课
(六)专业课平台选修课
(七)集中性实践教学环节
十、辅修专业课程
十一、辅修学位课程
十二、学期开课门数统计表
十三、课程体系与培养要求的对应关系矩阵
课程体系
毕业要求
1
工程知识
2
问题分析
3
设计/开发解决方案
4
研究
5
使用现代工具
6
工程与社会
7
环境和可持续发展
8
职业规范
9
个人和团队
10
沟通
11
项目管理
12
终身学习
大学英语
H
L
大学计算机
M
H
大学生职业发展与就业指导
M
M
M
大学体育
H
思想道德修养与法律基础
H
M
M
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论
H
M
中国近现代史纲要
M
M
马克思主义基本原理概论
M
M
军事技能
L
M
M
劳动教育
L
M
M
创新创业实践(创新创业基础)
M
M
M
Web全栈开发
M
H
M
Web全栈开发课程设计
M
H
M
大学物理
H
M
物理实验
H
M
概率论与数理统计
H
H
高等数学
H
M
线性代数
H
H
电工电子与人工智能实训
M
H
M
操作系统原理
M
M
M
计算机网络原理
M
M
M
数据结构
M
H
M
C++程序设计
M
H
H
C++程序设计实验
M
H
M
数据库原理A
M
M
数据科学导论
M
智能医疗
M
M
数字图像处理与机器视觉
M
M
机器学习B
M
L
M
大数据平台及编程实践A
M
M
H
统计学
H
L
M
算法分析与设计
M
L
M
Python数据处理A
M
H
L
深度学习
M
L
M
数据可视化
M
H
M
大数据分析与挖掘
M
M
L
大数据生产实习
M
M
M
大数据毕业设计
M
M
M
操作系统原理课程设计
M
M
M
数据库原理A课程设计
M
M
M